시나리오 내용 반영

scenario_md/MOV01-수송·물류·창고_수송수요-데이터 기반 수송 소요예측 Tool/MOV01-수송·물류·창고_수송수요-데이터 기반 수송 소요예측 Tool.md

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+**데이터 기반 수송 소요예측 Tool**
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+난 이 도 **고급**
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+| **프로젝트 목표** | 수송 소요를 데이터로 예측해 군수 수송계획을 세우는 일은 구간별 통과 용량과 병목을 함께 보아야 정확해진다. 본 프로젝트는 수송 소요예측에서 예측 대상 정의, 시계열·피처 구성, 기준모델 비교, 설명가능성, 업무 임계값, 실적 대조를 익히도록 교육용 가상 노선망 자료를 코드로 만들어 구간별 수송 소요와 지체를 예측한다. 학습자는 병목 데이터 정의, 지체 전처리, BPR 기준 모델, 최대유량 기반 병목 식별과 피처 모델, 우회 소요·유류 산출과 앙상블 모델, 혼잡도 대시보드와 요인 설명, 작전군수관 승인(HITL)과 선형계획 최적화, 3개 구간 동시 차단 스트레스 시험, AAR 재보정과 ROI, 재학습 파이프라인 통합을 차례로 수행한다. 최종 목표는 구간별 소요·지체를 예측해 병목을 사전에 찾고 우회 물량 배분안을 만들되, 우회 명령의 하달 여부는 반드시 사람이 결정하는 수송 소요예측 도구를 완성하는 것이다. |
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+| **유의사항** | 모든 노선망·구간 통과량·정비·기상 자료는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 보급로, 지명, 부대, 장비 제원, 작전 정보는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 봉쇄·우회 모의는 추상 모델로 한정하며 실제 우회 명령과 수송 결심은 지휘계통과 작전군수관 승인에 따른다. 시간·유류 단가와 도입 비용은 교육용 가정값이다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다. |
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+**1단계. 수송 병목 데이터 정의 및 지체 전처리**
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+| **미션 1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의** [초급 · 1.5시간] | **미션 1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의** [초급 · 1.5시간] |
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+| **목표** | 가상 노선망의 교차로·병목(교량·터널) 구간과 통과 능력 데이터를 정의하고, 수송 소요예측 업무 프로세스 맵과 피처 데이터 사전을 만든다. |
+| **수행** | 구간 코드, 유형, 연장, 피크시간 통과 용량, 계획 물량, 실제 통과량, 비계획 정비·긴급 불출·우천 여부, 지체 시간의 필드와 허용값을 정한다. 원천 컬럼과 파생 피처를 구분한 데이터 사전을 작성하고 실제 생성 데이터의 컬럼과 대조해 누락을 확인한다. 소요 접수부터 실적 대조까지 업무 프로세스를 단계별 담당·입력·산출·소요시간으로 정리한다. |
+| **산출물** | docs/mov01_logistics_domain_spec.md 및 데이터 딕셔너리 |
+| **평가** | **[필수] 프로세스 맵·피처 정의** — 업무 프로세스 맵이 작성되고 예측 피처 목록 20개 이상이 정의되며, 데이터 사전과 실제 데이터 컬럼의 누락이 0건인가. 실무 업무 흐름과의 일치성과 분석 목표의 명확성이 설명되는가. |
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+| **미션 2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] | **미션 2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] |
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+| **목표** | 수송량 폭증에 따른 구간별 지체 시간 계산을 위해 오염된 구간 통과 기록을 정제하는 전처리 모듈을 구현한다. |
+| **수행** | 결측, 음수, 단위 오류, 표기 오류, 미등록 구간, 용량 0, 중복을 주입한 가상 기록에 정제 규칙 10종을 순서대로 적용한다. 미등록 구간은 삭제하지 않고 격리하며 비계획 정비·긴급 불출 행은 이상치로 지우지 않고 예외로 보존한다. 지체 시간을 통과시간과 자유주행시간으로 재계산하고 정합성 검증과 전후 기술통계를 비교한다. |
+| **산출물** | src/etl/mov01_data_cleansing.py 및 정제 품질 보고서 |
+| **평가** | **[필수] 정제 규칙·정합성 검증** — 정제 규칙 10종이 적용되고 정합성 검증 통과율이 100%이며, 비계획 정비·긴급 불출 같은 군수 특수 예외 데이터가 보존되고 전후 통계량이 비교되었는가. |
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+**2단계. 통과 용량 Baseline 및 병목 식별 모델**
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+| **미션 3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] | **미션 3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] |
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+| **목표** | 구간별 통과 용량 기반 BPR 지체 함수로 1차 수송 지체 예측 Baseline을 만들고, EDA로 Baseline의 한계와 핵심 요인을 찾는다. |
+| **수행** | 계획 물량을 공칭 용량으로 나눈 이용률로 구간 지체를 계산하고 통과시간의 오차를 측정한다. 정비·우천·긴급 불출·폭증 조건별 평균 오차를 비교해 과소예측 조건을 찾는다. 8종 EDA 차트, 지체와의 스피어만 상관·p-value, 정비일 평균 차이 검정, 구간별 지체 파레토를 수행해 핵심 발견점을 정리한다. |
+| **산출물** | notebooks/mov01_eda_analysis.ipynb 및 EDA 요약 리포트 |
+| **평가** | **[필수] Baseline·EDA 핵심 발견** — EDA 시각화 차트 8종 이상이 생성되고 지체와 유의한 상관 피처 5개 이상이 도출되며, Baseline의 한계 조건이 오차 수치로 제시되고 가설 검정과 파레토 결과가 정리되었는가. |
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+| **미션 4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화** [중급 · 3시간] | **미션 4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화** [중급 · 3시간] |
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+| **목표** | 최대유량(Max-Flow) 알고리즘으로 병목 구간을 사전에 식별하고 구간 폐쇄 시 우회로를 찾으며, 파생 피처 기반 기준 모델을 구축한다. |
+| **수행** | 노선망에서 출발지에서 목적지까지의 최대 통과능력과 최소 절단 구간을 구하고 구간별 증설 민감도를 비교한다. 구간 폐쇄 시나리오에서 새 병목, 최대유량 변화, 우회 경로와 평균 통과시간을 계산하고 수요 초과 여부를 판정한다. 파생 피처 14종으로 지체 예측 모델을 학습해 시계열 교차검증으로 MAPE를 측정하고 피처 중요도로 차원 축소 후보를 찾는다. |
+| **산출물** | src/features/mov01_feature_engineering.py 및 기준 모델 |
+| **평가** | **[선택] 병목 식별·피처 기준 모델** — 최소 절단 구간과 폐쇄별 우회 경로가 제시되고 파생 피처 10개 이상이 생성되며, 시계열 교차검증 MAPE가 25% 이하이고 피처 설계의 업무적 근거가 설명되었는가. |
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+**3단계. 우회 소요·유류 산출 및 혼잡도 대시보드**
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+| **미션 5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] | **미션 5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] |
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+| **목표** | 우회 수송 시 추가 소요 시간과 유류 소모량을 산출하는 엔진을 개발하고, 기준 모델 대비 앙상블 예측 모델의 개선율을 검증한다. |
+| **수행** | 증분 배정으로 구간 폐쇄·정비 시나리오별 우회 경로를 구하고 대당 추가 소요 시간, 추가 거리, 추가 유류와 일 추가 유류량을 계산한다. 이용률이 1.0을 넘는 시나리오는 사람의 물량 조정이 필요한 경우로 표시한다. 기준 BPR, GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블을 Hold-out 30일에서 MAE·RMSE·MAPE·R2로 비교하고 정비일·긴급 불출일 같은 불규칙 조건의 오차를 확인한다. |
+| **산출물** | src/models/mov01_advanced_model.py |
+| **평가** | **[필수] 우회 엔진·앙상블 개선** — 기준 모델 대비 MAE·RMSE가 20% 이상 개선되고 R2 0.85 이상이며, 우회 시나리오별 추가 소요 시간과 유류 소모량이 산출되고 불규칙 조건의 안정성이 확인되었는가. |
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+| **미션 6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] | **미션 6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] |
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+| **목표** | 보급로 병목 혼잡도와 우회 경로 비교 대시보드를 구현하고, 예측 건마다 기여도 상위 요인을 설명한다. |
+| **수행** | 구간별 이용률 히트맵, 오늘의 예측 지체와 경보 기준, 고정 배분 대비 우회 배정 비교, 최악 사례 요인 기여도를 2x2 화면으로 그린다. 요인군(계획 물량, 정비·용량, 우천, 전일 지체, 요일, 구간 특성)을 평균값으로 바꿨을 때의 예측 변화로 건별 기여도를 구하고 상위 3개 요인을 자연어 문장으로 출력한다. |
+| **산출물** | src/explainability/mov01_xai_explainer.py 및 XAI 리포트 |
+| **평가** | **[선택] 혼잡도 대시보드·요인 설명** — 예측 건당 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률이 100%이고, 혼잡도 대시보드 4개 패널과 우회 경로 비교가 출력되며, 설명 문장이 실무자가 조치를 판단할 수 있을 만큼 명확한가. |
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+**4단계. 우회 명령 승인 체계 및 동시 차단 스트레스 시험**
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+| **미션 7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계** [고급 · 3.5시간] | **미션 7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계** [고급 · 3.5시간] |
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+| **목표** | 우회 수송 명령의 하달 여부를 작전군수관이 직접 승인·반려하는 인간 개입(HITL) 결재 워크플로우를 설계하고, 선형계획으로 우회 물량 배분을 최적화한다. |
+| **수행** | 선형계획(LP)으로 구간 용량 상한 아래에서 경로별 물량을 배분하고 시나리오 6종과 과거 30일 조건에서 고정 배분 대비 비용 절감률을 백테스트하며 돌발 수요 민감도를 확인한다. AI가 만든 우회안은 모두 검토대기로 등록하고, 추가 소요가 크거나 용량이 포화되는 안은 작전군수관과 상급자 2단계 결재를 거치게 한다. 사유 10자 이상, 반려 후 재기안 연결, 승인 후 변경 금지, 권한 우회 시도 10종 차단, 해시 체인 감사 로그를 구현한다. |
+| **산출물** | src/optimization/mov01_simulator.py |
+| **평가** | **[필수] 최적화 비용 절감·인간 승인** — 최적화 적용 시 비용 15% 이상 절감이 시나리오·백테스트로 확인되고, 자동 승인 0건, 권한 우회 시도 차단율 100%, 반려 사유 필수·재기안 연계, 감사 로그 무결성과 위·변조 검출이 확인되었는가. |
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+| **미션 8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트** [고급 · 3시간] | **미션 8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트** [고급 · 3시간] |
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+| **목표** | 구간 3개가 동시에 막히는 상황을 모의하는 스트레스 시험으로 노선망의 취약 조합과 대시보드 갱신 성능·경보 정확도를 확인한다. |
+| **수행** | 구간 10개 중 3개가 동시에 막히는 120개 조합과 3개 축선의 접근 구간 동시 봉쇄를 모의해 단절, 수요 초과, 수용 가능 조합을 분류하고 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 이중화 후보로 제시한다. 대시보드 데이터 갱신(예측, 최대유량, 우회 배정)을 60회 반복해 지연 시간을 재고, 지체 5분 이상 경보의 정확도·재현율·오경보를 측정한다. |
+| **산출물** | src/dashboard/mov01_app.py (Streamlit/Dash 등) |
+| **평가** | **[선택] 동시 차단 시험·경보 성능** — 3개 구간 동시 차단 120개 조합의 결과가 분류되고, 대시보드 데이터 갱신이 2초 이내이며, 경보 정확도 95% 이상과 재현율·오경보가 함께 제시되었는가. |
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+**5단계. AAR 재보정 및 통합 패키지**
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+| **미션 9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정** [고급 · 3시간] | **미션 9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정** [고급 · 3시간] |
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+| **목표** | AAR 관점에서 병목 예측 오차를 원인별로 분석하고 도로 통과 용량 파라미터를 재보정하며, 효과를 ROI로 환산한다. |
+| **수행** | 기준 BPR의 오차를 정비일, 긴급 불출일, 우천일, 정상일로 나누어 평균 오차를 비교한다. 최소제곱으로 지체 계수, 비선형 지수, 전일 지체 이월 계수, 구간별 유효 용량 배율, 정비·우천 시 용량 배율을 다시 맞추고 검증 15일의 오차를 비교한다. 비용 절감액, 시간 단축률, 경보 포착률 3대 지표를 가정 단가로 환산하고 단가·효과 민감도와 단계별 도입 로드맵을 정리한다. |
+| **산출물** | reports/mov01_roi_analysis.md |
+| **평가** | **[필수] 재보정·3대 정량 효과** — 재보정 후 검증 구간 오차가 감소하고, 비용 절감액·시간 단축률·경보 포착률 3대 지표와 민감도 분석이 산출되며, 단가 등 추정 산식의 가정이 명시되었는가. |
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+| **미션 10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성** [최고급 · 3.5시간] | **미션 10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성** [최고급 · 3.5시간] |
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+| **목표** | 데이터 갱신부터 정합성 검증, 드리프트 점검, 자동 재학습, 7일 소요 예측, 우회 배분, 승인대기 분리까지 한 번에 실행되는 통합 파이프라인을 완성한다. |
+| **수행** | 신규 30일 데이터를 추가해 정합성을 검증하고, 기존 모델의 오차로 드리프트를 판단한 뒤 챌린저 모델을 학습해 개선이 3% 이상일 때만 승격한다. 요일·추세·폭증 더미를 쓰는 Ridge로 향후 7일 수송 소요를 예측하고 전주 동요일 기준과 비교하며, 예측 소요를 LP 우회 배분에 넣어 위험·정비일을 작전군수관 승인대기로 분리한다. 운영 문서 완비율, 인터페이스 명세, 자체 점검표, 브리핑 요약을 출력한다. |
+| **산출물** | docs/mov01_operations_guide.md 및 pipeline/mov01_retrain.py |
+| **평가** | **[필수] 재학습 파이프라인·자체 점검** — 자동 재학습 파이프라인이 오류 없이 실행되고 운영 문서 100% 완비, 자체 점검 전 항목 PASS, 7일 소요 예측이 기준보다 정확하며 위험 우회안이 자동 집행되지 않고 브리핑으로 정리되었는가. |
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+**최종 판정**
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+**판정 기준 :** 모든 필수 항목([필수])에서 PASS를 받아야 최종 PASS로 인정한다.
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+최종 판정 결과 : ( PASS / FAIL )
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+평가 의견 : (필수 항목 중 하나라도 FAIL인 경우 사유를 기재한다.)

scenario_md/MOV01-수송·물류·창고_수송수요-데이터 기반 수송 소요예측 Tool/MOV01_실습가이드.md

@@ -0,0 +1,267 @@
+**MOV01 실습가이드 - 데이터 기반 수송 소요예측 Tool**
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+구    분 **실습가이드 [교육용가상자료]**
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+**1. 실습 개요**
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+본 실습은 교육용 가상 노선망의 구간 통과량 자료로 수송 소요와 병목 지체를 예측하고 우회 물량 배분안을 만드는 수송 소요예측 도구를 미션 단위로 구현하는 과정이다. 미션마다 정답 코드(MOV01_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꾸는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.
+
+| **과제** | MOV01 데이터 기반 수송 소요예측 Tool |
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+
+| **난이도·유형** | 고급 / 데이터분석형 |
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+| **예상 소요시간** | 미션 10개, 총 28.5시간 |
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+| **준비물** | MOV01_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
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+**2. 진행 방법**
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+- 정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 가상 노선망 생성 함수가 빠져 오류가 난다).
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+- 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 있어 같은 값이 나와야 한다(실행 시간·갱신 지연 수치는 환경에 따라 다르다).
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+- 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(수요, 폐쇄 구간, 경보 기준, 단가 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.
+
+- 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다. M4·M5·M10은 모델 학습으로 실행에 10초 안팎이 걸릴 수 있다.
+
+- 실제 부대 위치·보급로·장비 제원은 입력하지 않는다. 우회·봉쇄 모의는 학습용이며 실제 수송 결심은 지휘계통과 작전군수관 승인에 따른다.
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+**3. 미션 진행 요약**
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+| **미션** | **난이도·시간** | **핵심 확인 결과** |
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+| **M1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의** | 초급
+1.5시간 | 데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) |
+| **M2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현** | 초급~중급
+2시간 | 정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% |
+| **M3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현** | 중급
+2.5시간 | Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상) |
+| **M4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화** | 중급
+3시간 | 최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분 |
+| **M5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발** | 중급~고급
+3.5시간 | A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값) |
+| **M6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현** | 중급~고급
+3시간 | 상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) |
+| **M7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계** | 고급
+3.5시간 | 시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상) |
+| **M8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트** | 고급
+3시간 | 3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44 |
+| **M9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정** | 고급
+3시간 | 검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분 |
+| **M10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성** | 최고급
+3.5시간 | 자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%) |
+
+**미션 1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의**
+
+| **난이도·시간** | 초급 · 1.5시간 |
+| --- | --- |
+
+| **진행 순서** | 1) M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.
+2) 구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.
+3) 업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. |
+| --- | --- |
+
+| **확인할 결과** | 데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상)
+프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음 |
+| --- | --- |
+
+| **도전 과제** | 데이터 사전에 '정비 공지 시각' 같은 필드를 하나 추가하고, 실제 데이터에 없는 필드로 대조 결과에 나타나는지 확인한다. |
+| --- | --- |
+
+| **제출물** | 데이터 사전, 구간 마스터 표, 업무 프로세스 맵 |
+| --- | --- |
+
+**미션 2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현**
+
+| **난이도·시간** | 초급~중급 · 2시간 |
+| --- | --- |
+
+| **진행 순서** | 1) M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.
+2) 정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.
+3) 정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다. |
+| --- | --- |
+
+| **확인할 결과** | 정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100%
+비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시 |
+| --- | --- |
+
+| **도전 과제** | R10(이상치 플래그)의 기준을 IQR 3배에서 1.5배로 바꿔 표시 건수가 어떻게 달라지는지, 예외 행이 삭제되지 않는지 확인한다. |
+| --- | --- |
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+| **제출물** | 정제 모듈 코드, 정제 규칙 로그, 정합성 검증 결과, 전후 통계 비교표 |
+| --- | --- |
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+**미션 3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
+| --- | --- |
+
+| **진행 순서** | 1) M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다.
+2) 상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.
+3) 파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다. |
+| --- | --- |
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+| **확인할 결과** | Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상)
+비계획 정비일 평균 오차 -4.87분(과소예측), 상위 20% 구간(A2, A1)이 지체의 33% |
+| --- | --- |
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+| **도전 과제** | BPR 함수의 지수 b를 4.0에서 3.0으로 바꿔 MAPE와 정비일 오차가 어떻게 변하는지 비교한다. |
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+| **제출물** | Baseline 코드, 조건별 오차표, 상관 분석표, EDA 차트, 핵심 발견 요약 |
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+**미션 4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다.
+2) 구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.
+3) 시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분
+교차검증 평균 MAPE 3.06%(목표 25% 이하), BPR 대비 폴드마다 개선 |
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+| **도전 과제** | 수요 D를 200에서 240으로 올려 A2 폐쇄가 수요 초과로 바뀌는지 확인하고, 이때 필요한 사람의 판단을 기록한다. |
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+| **제출물** | 병목 식별 코드, 폐쇄 시나리오 표, 교차검증표, 피처 중요도 |
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+**미션 5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다.
+2) 기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다.
+3) 정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다. |
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+| **확인할 결과** | A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값)
+앙상블 MAE 0.475분, 기준 대비 73% 개선, R2 0.983(목표 0.85 이상) |
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+| **도전 과제** | 유류 계수 L_IDLE을 0.08에서 0.16으로 바꿔 시나리오별 추가 유류가 얼마나 변하는지, 우선순위가 바뀌는지 비교한다. |
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+| **제출물** | 우회 엔진 코드, 시나리오별 우회 결과표, 모델 비교표 |
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+**미션 6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다.
+2) 예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.
+3) 4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%)
+우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분) |
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+| **도전 과제** | 경보 기준(5분)을 3분으로 바꿔 상태판의 경보 구간 수가 어떻게 변하는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 설명 모듈 코드, 자연어 설명 목록, 대시보드 화면, 우회 비교표 |
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+**미션 7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다.
+2) 30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.
+3) AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상)
+자동 승인 0건, 권한 우회 차단 10/10(100%), 감사 로그 22건 위·변조 검출 |
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+| **도전 과제** | 상급 결재 기준(추가 소요 3분 이상)을 10분으로 바꿔 2단계 결재 대상 문서 수가 어떻게 달라지는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 최적화 코드, 비용 비교표, 백테스팅 결과, 결재 이력, 차단 로그 |
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+**미션 8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다.
+2) 120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.
+3) 대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44
+갱신 지연 최대 7ms 안팎(환경에 따라 다름, 목표 2초 이내), 경보 정확도 97.0%, 재현율 68% |
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+| **도전 과제** | 수요 D를 150에서 100으로 줄이면 수용 가능한 조합이 얼마나 늘어나는지 비교한다. |
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+| **제출물** | 스트레스 시험 코드, 조합별 결과 요약, 갱신 지연 측정값, 경보 성능표 |
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+**미션 9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다.
+2) 재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.
+3) 3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분
+연 절감 3.3억원(가정), 시간 단축 24.6%, 경보 포착률 0% -> 86%, ROI 64.9% |
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+| **도전 과제** | 도입·운영 비용 COST를 2억원에서 4억원으로 바꿔 ROI와 회수 기간이 어떻게 변하는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 재보정 코드, 원인별 오차표, 3대 지표, ROI·민감도 분석 |
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+**미션 10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성**
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+| **난이도·시간** | 최고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다.
+2) 향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.
+3) 자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다. |
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+| **확인할 결과** | 자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%)
+7일 소요 예측 MAPE 3.5%(전주 동요일 4.7%), 승인대기 2건(day 183, 185), 평균 절감 16.9% |
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+| **도전 과제** | 드리프트 기준 drift_mape를 3.0에서 2.0으로 낮추고 재학습 판정이 어떻게 달라지는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 통합 파이프라인 코드, 계획표, 자체 점검표, 인터페이스 명세, 브리핑 요약 |
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+**4. 최종 점검표**
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+| **점검 항목** | **확인** |
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+| 미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다 | ( ) |
+| 각 미션의 확인할 결과를 기록했다 | ( ) |
+| 도전 과제 결과와 이유를 기록했다 | ( ) |
+| 브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다 | ( ) |
+| 실제 부대·지명·보급로·장비 제원을 사용하지 않았다 | ( ) |
+| 우회 명령은 인간 승인·지휘계통에 따름을 명시했다 | ( ) |